线程

如何创建线程

创建线程有很多种方式，例如继承Thread类、实现Runnable接口、实现Callable接口、使用线程池、使用CompletableFuture类等等。

不过，这些方式其实并没有真正创建出线程。准确点来说，这些都属于是在 Java 代码中使用多线程的方法。

严格来说，Java 就只有一种方式可以创建线程，那就是通过new Thread().start()创建。不管是哪种方式，最终还是依赖于new Thread().start()。

1、继承Thread类，重写run()方法

public class Demo extends Thread{
    //重写父类Thread的run()
    public void run() {
    }
    public static void main(String[] args) {
        Demo d1 = new Demo();
        Demo d2 = new Demo();
        d1.start();
        d2.start();
    }
}

2.实现Runnable接口，实现run()

public class Demo2 implements Runnable{

    //重写Runnable接口的run()
    public void run() {
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        Thread t1 = new Thread(new Demo2());
        Thread t2 = new Thread(new Demo2());
        t1.start();
        t2.start();
    }

}

3.实现 Callable 接口

public class Demo implements Callable<String>{

    public String call() throws Exception {
        System.out.println("正在执行新建线程任务");
        Thread.sleep(2000);
        return "结果";
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        Demo d = new Demo();
        FutureTask<String> task = new FutureTask<>(d);
        Thread t = new Thread(task);
        t.start();
        //获取任务执行后返回的结果
        String result = task.get();
    }
    
}

4.使用线程池创建

public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        Executor threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        for(int i = 0 ;i < 10 ; i++) {
            threadPool.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    //todo
                }
            });
        }
        
    }
}

线程生命周期和状态

Java 线程在运行的生命周期中的指定时刻只可能处于下面 6 种不同状态的其中一个状态：

NEW: 初始状态，线程被创建出来但没有被调用 start() 。
RUNNABLE: 运行状态，线程被调用了 start()等待运行的状态。
BLOCKED：阻塞状态，需要等待锁释放。
WAITING：等待状态，表示该线程需要等待其他线程做出一些特定动作（通知或中断）。
TIME_WAITING：超时等待状态，可以在指定的时间后自行返回而不是像 WAITING 那样一直等待。
TERMINATED：终止状态，表示该线程已经运行完毕。

当线程执行 wait()方法之后，线程进入 WAITING（等待） 状态。进入等待状态的线程需要依靠其他线程的通知才能够返回到运行状态。
TIMED_WAITING(超时等待) 状态相当于在等待状态的基础上增加了超时限制，比如通过 sleep（long millis）方法或 wait（long millis）方法可以将线程置于 TIMED_WAITING 状态。当超时时间结束后，线程将会返回到 RUNNABLE 状态。
当线程进入 synchronized 方法/块或者调用 wait 后（被 notify）重新进入 synchronized 方法/块，但是锁被其它线程占有，这个时候线程就会进入 BLOCKED（阻塞） 状态。
线程在执行完了 run()方法之后将会进入到 TERMINATED（终止） 状态。

Thread#sleep() 方法和 Object#wait() 方法对比

共同点：两者都可以暂停线程的执行。

区别：

sleep() 方法没有释放锁，而 wait() 方法释放了锁 。
wait() 通常被用于线程间交互/通信，sleep()通常被用于暂停执行。
wait() 方法被调用后，线程不会自动苏醒，需要别的线程调用同一个对象上的 notify()或者 notifyAll() 方法。sleep()方法执行完成后，线程会自动苏醒，或者也可以使用 wait(long timeout) 超时后线程会自动苏醒。
sleep() 是 Thread 类的静态本地方法，wait() 则是 Object 类的本地方法。

为什么 wait() 方法不定义在 Thread 中？

wait() 是让获得对象锁的线程实现等待，会自动释放当前线程占有的对象锁。每个对象（Object）都拥有对象锁，既然要释放当前线程占有的对象锁并让其进入 WAITING 状态，自然是要操作对应的对象（Object）而非当前的线程（Thread）。

类似的问题：为什么 sleep() 方法定义在 Thread 中？

因为 sleep() 是让当前线程暂停执行，不涉及到对象类，也不需要获得对象锁。

可以直接调用 Thread 类的 run 方法吗？

不可以，调用 start() 方法方可启动线程并使线程进入就绪状态，直接执行 run() 方法的话只会在当前线程按普通方法执行，不会以多线程的方式执行。

volatile关键字

如何保证可见性

在 Java 中，volatile 关键字可以保证变量的可见性，如果我们将变量声明为 volatile ，这就指示 JVM，这个变量是共享且不稳定的，每次使用它都到主存中进行读取。

volatile 关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性。synchronized 关键字两者都能保证。

如何禁止指令重排

将变量声明为 volatile ，在对这个变量进行读写操作的时候，会通过插入特定的 内存屏障 的方式来禁止指令重排序。

synchronized关键字

synchronized 关键字的使用方式主要有下面 3 种：

修饰实例方法
修饰静态方法
修饰代码块

1、修饰实例方法 （锁当前对象实例）

给当前对象实例加锁，进入同步代码前要获得 当前对象实例的锁 。

synchronized void method() {
    //业务代码
}

2、修饰静态方法 （锁当前类）

给当前类加锁，会作用于类的所有对象实例，进入同步代码前要获得 当前 class 的锁。

这是因为静态成员不属于任何一个实例对象，归整个类所有，不依赖于类的特定实例，被类的所有实例共享。

synchronized static void method() {
    //业务代码
}

静态 synchronized 方法和非静态 synchronized 方法之间的调用互斥么？不互斥！如果一个线程 A 调用一个实例对象的非静态 synchronized 方法，而线程 B 需要调用这个实例对象所属类的静态 synchronized 方法，是允许的，不会发生互斥现象，因为访问静态 synchronized 方法占用的锁是当前类的锁，而访问非静态 synchronized 方法占用的锁是当前实例对象锁。

3、修饰代码块 （锁指定对象/类）

对括号里指定的对象/类加锁：

synchronized(object) 表示进入同步代码块前要获得 给定对象的锁。
synchronized(类.class) 表示进入同步代码块前要获得 给定 Class 的锁

synchronized(this) {
    //业务代码
}

总结：

synchronized 关键字加到 static 静态方法和 synchronized(class) 代码块上都是是给 Class 类上锁；
synchronized 关键字加到实例方法上是给对象实例上锁；
尽量不要使用 synchronized(String a) 因为 JVM 中，字符串常量池具有缓存功能。

synchronized底层实现原理

synchronized 关键字底层原理属于 JVM 层面的东西。

synchronized 同步语句块的情况

public class SynchronizedDemo {
    public void method() {
        synchronized (this) {
            System.out.println("synchronized 代码块");
        }
    }
}

从上面我们可以看出：synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

上面的字节码中包含一个 monitorenter 指令以及两个 monitorexit 指令，这是为了保证锁在同步代码块代码正常执行以及出现异常的这两种情况下都能被正确释放。

在执行monitorenter时，会尝试获取对象的锁，也就是获取 对象监视器 monitor 的持有权，如果锁的计数器为 0 则表示锁可以被获取，获取后将锁计数器设为 1 也就是加 1。

对象锁的拥有者线程才可以执行 monitorexit 指令来释放锁。在执行 monitorexit 指令后，将锁计数器设为 0，表明锁被释放，其他线程可以尝试获取锁。

如果获取对象锁失败，那当前线程就要阻塞等待，直到锁被另外一个线程释放为止。

synchronized 修饰方法的情况

public class SynchronizedDemo2 {
    public synchronized void method() {
        System.out.println("synchronized 方法");
    }
}

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取而代之的是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。JVM 通过该 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志来辨别一个方法是否声明为同步方法，从而执行相应的同步调用。

如果是实例方法，JVM 会尝试获取实例对象的锁。如果是静态方法，JVM 会尝试获取当前 class 的锁。

总结：

synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令，取而代之的是 ACC_SYNCHRONIZED 标识，该标识指明了该方法是一个同步方法。

不过，两者的本质都是对对象监视器 monitor 的获取。

锁升级过程

在 JDK 1.6 及其以后，一个对象其实有四种锁状态，它们级别由低到高依次是：

无锁状态
偏向锁状态
轻量级锁状态
重量级锁状态

无锁

无锁就是没有对资源进行锁定，任何线程都可以尝试去修改它。

偏向锁

Hotspot 的作者经过以往的研究发现大多数情况下锁不仅不存在多线程竞争，而且总是由同一线程多次获得，于是引入了偏向锁。

偏向锁会偏向于第一个访问锁的线程，如果在接下来的运行过程中，该锁没有被其他的线程访问，则持有偏向锁的线程将永远不需要触发同步。也就是说，偏向锁在资源无竞争情况下消除了同步语句，连 CAS 操作都不做了，着极大地提高了程序的运行性能。

原理：

一个线程在第一次进入同步块时，会在对象头和栈帧中的锁记录里存储锁偏向的线程 ID。当下次该线程进入这个同步块时，会去检查锁的 Mark Word 里面是不是放的自己的线程 ID。

如果是，表明该线程已经获得了锁，以后该线程在进入和退出同步块时不需要花费 CAS 操作来加锁和解锁；如果不是，就代表有另一个线程来竞争这个偏向锁。这个时候会尝试使用 CAS 来替换 Mark Word 里面的线程 ID 为新线程的 ID，这个时候要分两种情况：

成功，表示之前的线程不存在了， Mark Word 里面的线程 ID 为新线程的 ID，锁不会升级，仍然为偏向锁；
失败，表示之前的线程仍然存在，那么暂停之前的线程，设置偏向锁标识为 0，并设置锁标志位为 00，升级为轻量级锁，会按照轻量级锁的方式进行竞争锁。

轻量级锁

多个线程在不同时段获取同一把锁，即不存在锁竞争的情况，也就没有线程阻塞。针对这种情况，JVM 采用轻量级锁来避免线程的阻塞与唤醒。

JVM 会为每个线程在当前线程的栈帧中创建用于存储锁记录的空间，我们称为 Displaced Mark Word。如果一个线程获得锁的时候发现是轻量级锁，会把锁的 Mark Word 复制到自己的 Displaced Mark Word 里面。

然后线程尝试用 CAS 将锁的 Mark Word 替换为指向锁记录的指针。如果成功，当前线程获得锁，如果失败，表示 Mark Word 已经被替换成了其他线程的锁记录，说明在与其它线程竞争锁，当前线程就尝试使用自旋来获取锁。

自旋也不是一直进行下去的，如果自旋到一定程度（和 JVM、操作系统相关），依然没有获取到锁，称为自旋失败，那么这个线程会阻塞。同时这个锁就会升级成重量级锁。

重量级锁

重量级锁依赖于操作系统的互斥锁（mutex，用于保证任何给定时间内，只有一个线程可以执行某一段特定的代码段）实现，而操作系统中线程间状态的转换需要相对较长的时间，所以重量级锁效率很低，但被阻塞的线程不会消耗 CPU。

每一个对象都可以当做一个锁，当多个线程同时请求某个对象锁时，对象锁会设置几种状态用来区分请求的线程：

Contention List：所有请求锁的线程将被首先放置到该竞争队列
Entry List：Contention List 中那些有资格成为候选人的线程被移到 Entry List
Wait Set：那些调用 wait 方法被阻塞的线程被放置到 Wait Set
OnDeck：任何时刻最多只能有一个线程正在竞争锁，该线程称为 OnDeck
Owner：获得锁的线程称为 Owner
!Owner：释放锁的线程

当一个线程尝试获得锁时，如果该锁已经被占用，则会将该线程封装成一个ObjectWaiter对象插入到 Contention List 队列的队首，然后调用park 方法挂起当前线程。

当线程释放锁时，会从 Contention List 或 EntryList 中挑选一个线程唤醒，被选中的线程叫做Heir presumptive即假定继承人，假定继承人被唤醒后会尝试获得锁，但synchronized是非公平的，所以假定继承人不一定能获得锁。

这是因为对于重量级锁，如果线程尝试获取锁失败，它会直接进入阻塞状态，等待操作系统的调度。

如果线程获得锁后调用Object.wait方法，则会将线程加入到 WaitSet 中，当被Object.notify唤醒后，会将线程从 WaitSet 移动到 Contention List 或 EntryList 中去。需要注意的是，当调用一个锁对象的wait或notify方法时，如当前锁的状态是偏向锁或轻量级锁则会先膨胀成重量级锁。

升级流程

每一个线程在准备获取共享资源时：

第一步，检查 MarkWord 里面是不是放的自己的 ThreadId ,如果是，表示当前线程是处于 “偏向锁” 。

第二步，如果 MarkWord 不是自己的 ThreadId，锁升级，这时候，用 CAS 来执行切换，新的线程根据 MarkWord 里面现有的 ThreadId，通知之前线程暂停，之前线程将 Markword 的内容置为空。

第三步，两个线程都把锁对象的 HashCode 复制到自己新建的用于存储锁的记录空间，接着开始通过 CAS 操作，把锁对象的 MarKword 的内容修改为自己新建的记录空间的地址的方式竞争 MarkWord。

第四步，第三步中成功执行 CAS 的获得资源，失败的则进入自旋。

第五步，自旋的线程在自旋过程中，成功获得资源(即之前获的资源的线程执行完成并释放了共享资源)，则整个状态依然处于轻量级锁的状态，如果自旋失败。

第六步，进入重量级锁的状态，这个时候，自旋的线程进行阻塞，等待之前线程执行完成并唤醒自己。

悲观锁和乐观锁

悲观锁

悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。

像 Java 中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

public void performSynchronisedTask() {
    synchronized (this) {
        // 需要同步的操作
    }
}

private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
   // 需要同步的操作
} finally {
    lock.unlock();
}

高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题，影响代码的正常运行。

乐观锁

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停地执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源（也就是数据）是否被其它线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

高并发的场景下，乐观锁相比悲观锁来说，不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁的问题，在性能上往往会更胜一筹。但是，如果冲突频繁发生（写占比非常多的情况），会频繁失败和重试，这样同样会非常影响性能，导致 CPU 飙升。

理论上来说：

悲观锁通常多用于写比较多的情况（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如LongAdder），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
乐观锁通常多用于写比较少的情况（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类）

如何实现乐观锁

版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数。当数据被修改时，version 值会加一。当线程 A 要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取 version 值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值为当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

举一个简单的例子：假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字段（ balance ）为 $100 。

操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号（ version=1 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本等于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
操作员 B 完成了操作，也将版本号（ version=1 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 1 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须等于当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。

这样就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员 A 的操作结果的可能。

CAS算法

CAS 的全称是 Compare And Swap（比较与交换） ，用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS 的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。

CAS 涉及到三个操作数：

V：要更新的变量值(Var)
E：预期值(Expected)
N：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子：线程 A 要修改变量 i 的值为 6，i 原值为 1（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

i 与 1 进行比较，如果相等，则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。
i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作。

存在问题：

ABA问题：读取时是A，写回时也是A。但是可能是因为被其他线程改成B后又改回A，不能保证从来没被修改过。可以通过加版本号或时间戳解决。
循环时间长开销大：CAS常用自选来进行重试，不成功就一直尝试到成功，可能会导致CPU较大开销。
只能保证一个变量的原子操作。不过，从 JDK 1.5 开始，Java 提供了AtomicReference类，这使得我们能够保证引用对象之间的原子性。通过将多个变量封装在一个对象中，我们可以使用AtomicReference来执行 CAS 操作。除了 AtomicReference 这种方式之外，还可以利用加锁来保证。

ReentrantLock

ReentrantLock 实现了 Lock 接口，是一个可重入且独占式的锁，和 synchronized 关键字类似。不过，ReentrantLock 更灵活、更强大，增加了轮询、超时、中断、公平锁和非公平锁等高级功能。

public class ReentrantLock implements Lock, java.io.Serializable {}

ReentrantLock 里面有一个内部类 Sync，Sync 继承 AQS（AbstractQueuedSynchronizer），添加锁和释放锁的大部分操作实际上都是在 Sync 中实现的。Sync 有公平锁 FairSync 和非公平锁 NonfairSync 两个子类。

公平锁 : 锁被释放之后，先申请的线程先得到锁。性能较差一些，因为公平锁为了保证时间上的绝对顺序，上下文切换更频繁。
非公平锁：锁被释放之后，后申请的线程可能会先获取到锁，是随机或者按照其他优先级排序的。性能更好，但可能会导致某些线程永远无法获取到锁。

synchronized 和 ReentrantLock 有什么区别？

两者都是可重入锁
synchronized 依赖于 JVM 而 ReentrantLock 依赖于 API
ReentrantLock 比 synchronized 增加了一些高级功能，如等待可中断、可实现公平锁、通知机制更强大、支持超时

ThreadLocal

ThreadLocal 可以让每个线程绑定自己的值，可以将其形象地比喻为一个“存放数据的盒子”。每个线程都有自己独立的盒子，用于存储私有数据，确保不同线程之间的数据互不干扰。

当你创建一个 ThreadLocal 变量时，每个访问该变量的线程都会拥有一个独立的副本。这也是 ThreadLocal 名称的由来。线程可以通过 get() 方法获取自己线程的本地副本，或通过 set() 方法修改该副本的值，从而避免了线程安全问题。

底层原理

从 Thread类源代码入手。

public class Thread implements Runnable {
    //......
    //与此线程有关的ThreadLocal值。由ThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

    //与此线程有关的InheritableThreadLocal值。由InheritableThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
    //......
}

Thread 类中有一个 threadLocals 和一个 inheritableThreadLocals 变量，可以把 ThreadLocalMap 理解为HashMap。默认情况下这两个变量都是 null，只有当前线程调用 ThreadLocal 类的 set或get方法时才创建它们，实际上调用这两个方法的时候，我们调用的是ThreadLocalMap类对应的 get()、set()方法。

ThreadLocal类的set()方法

public void set(T value) {
    //获取当前请求的线程
    Thread t = Thread.currentThread();
    //取出 Thread 类内部的 threadLocals 变量(哈希表结构)
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        // 将需要存储的值放入到这个哈希表中
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

内存泄漏

ThreadLocalMap 的 set() 和 createMap() 方法中，并没有直接存储 ThreadLocal 对象本身，而是使用 ThreadLocal 的哈希值计算数组索引，最终存储于类型为static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>>的数组中。

int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);

ThreadLocalMap 的 Entry 定义如下：

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    Object value;

    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

ThreadLocalMap 的 key 和 value 引用机制：

key 是弱引用：ThreadLocalMap 中的 key 是 ThreadLocal 的弱引用 (WeakReference<ThreadLocal<?>>)。这意味着，如果 ThreadLocal 实例不再被任何强引用指向，垃圾回收器会在下次 GC 时回收该实例，导致 ThreadLocalMap 中对应的 key 变为 null。
value 是强引用：即使 key 被 GC 回收，value 仍然被 ThreadLocalMap.Entry 强引用存在，无法被 GC 回收。

内存泄漏的发生需要同时满足两个条件：

ThreadLocal 实例不再被强引用；
线程持续存活，导致 ThreadLocalMap 长期存在。

虽然 ThreadLocalMap 在 get(), set() 和 remove() 操作时会尝试清理 key 为 null 的 entry，但这种清理机制是被动的，并不完全可靠。

如何避免内存泄漏的发生？

在使用完 ThreadLocal 后，务必调用 remove() 方法。这是最安全和最推荐的做法。 remove() 方法会从 ThreadLocalMap 中显式地移除对应的 entry，彻底解决内存泄漏的风险。即使将 ThreadLocal 定义为 static final，也强烈建议在每次使用后调用 remove()。
在线程池等线程复用的场景下，使用 try-finally 块可以确保即使发生异常，remove() 方法也一定会被执行

线程池

线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）的方式。每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。使用线程池主要带来以下几个好处：

降低资源消耗：线程池里的线程是可以重复利用的。一旦线程完成了某个任务，它不会立即销毁，而是回到池子里等待下一个任务。这就避免了频繁创建和销毁线程带来的开销。
提高响应速度：因为线程池里通常会维护一定数量的核心线程（或者说“常驻工人”），任务来了之后，可以直接交给这些已经存在的、空闲的线程去执行，省去了创建线程的时间，任务能够更快地得到处理。
提高线程的可管理性：线程池允许我们统一管理池中的线程。我们可以配置线程池的大小（核心线程数、最大线程数）、任务队列的类型和大小、拒绝策略等。这样就能控制并发线程的总量，防止资源耗尽，保证系统的稳定性。同时，线程池通常也提供了监控接口，方便我们了解线程池的运行状态（比如有多少活跃线程、多少任务在排队等），便于调优。

创建线程池方法

通过 `ThreadPoolExecutor` 构造函数直接创建

构造函数参数详情

    /**
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
                              int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
                              long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
                              TimeUnit unit,//时间单位
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
                              ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
                              RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
                               ) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数：

corePoolSize：任务队列未达到队列容量时，最大可以同时运行的线程数量。
maximumPoolSize：任务队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
workQueue：新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

其他常见参数：

keepAliveTime：当线程池中的线程数量大于 corePoolSize ，即有非核心线程（线程池中核心线程以外的线程）时，这些非核心线程空闲后不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁。
unit：keepAliveTime 参数的时间单位。
threadFactory：executor 创建新线程的时候会用到。
handler：拒绝策略

通过 Executors 工具类创建（避免使用）

通过Executors工具类可以创建多种类型的线程池，包括：

FixedThreadPool：固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时，线程池中若有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在一个任务队列中，待有线程空闲时，便处理在任务队列中的任务。
SingleThreadExecutor：只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先入先出的顺序执行队列中的任务。
CachedThreadPool：可根据实际情况调整线程数量的线程池。线程池的线程数量不确定，但若有空闲线程可以复用，则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作，又有新的任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。
ScheduledThreadPool：给定的延迟后运行任务或者定期执行任务的线程池。

Executors 返回线程池对象的弊端如下：

FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor：使用的是阻塞队列 LinkedBlockingQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE，可以看作是无界的，可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
CachedThreadPool：使用的是同步队列 SynchronousQueue, 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，如果任务数量过多且执行速度较慢，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。
ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor：使用的无界的延迟阻塞队列DelayedWorkQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。

拒绝策略

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolExecutor 定义一些策略:

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：调用执行者自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果你的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：不处理新任务，直接丢弃掉。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

任务处理流程

如果当前运行的线程数小于核心线程数，那么就会新建一个线程来执行任务。
如果当前运行的线程数等于或大于核心线程数，但是小于最大线程数，那么就把该任务放入到任务队列里等待执行。
如果任务队列已经满了，但是当前运行的线程数是小于最大线程数的，就新建一个线程来执行任务。
如果当前运行的线程数已经等同于最大线程数了，新建线程将会使当前运行的线程超出最大线程数，那么当前任务会被拒绝，拒绝策略会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

线程异常后是销毁还是复用

分两种情况：

使用execute()提交任务：当任务通过execute()提交到线程池并在执行过程中抛出异常时，如果这个异常没有在任务内被捕获，那么该异常会导致当前线程终止，并且异常会被打印到控制台或日志文件中。线程池会检测到这种线程终止，并创建一个新线程来替换它，从而保持配置的线程数不变。
使用submit()提交任务：对于通过submit()提交的任务，如果在任务执行中发生异常，这个异常不会直接打印出来。相反，异常会被封装在由submit()返回的Future对象中。当调用Future.get()方法时，可以捕获到一个ExecutionException。在这种情况下，线程不会因为异常而终止，它会继续存在于线程池中，准备执行后续的任务。

简单来说：使用execute()时，未捕获异常导致线程终止，线程池创建新线程替代；使用submit()时，异常被封装在Future中，线程继续复用。

这种设计允许submit()提供更灵活的错误处理机制，因为它允许调用者决定如何处理异常，而execute()则适用于那些不需要关注执行结果的场景。

AQS

AQS （AbstractQueuedSynchronizer ，抽象队列同步器）是从 JDK1.5 开始提供的 Java 并发核心组件。

AQS 解决了开发者在实现同步器时的复杂性问题。它提供了一个通用框架，用于实现各种同步器，例如 可重入锁（ReentrantLock）、信号量（Semaphore）和 倒计时器（CountDownLatch）。通过封装底层的线程同步机制，AQS 将复杂的线程管理逻辑隐藏起来，使开发者只需专注于具体的同步逻辑。

简单来说，AQS 是一个抽象类，为同步器提供了通用的 执行框架。它定义了 资源获取和释放的通用流程，而具体的资源获取逻辑则由具体同步器通过重写模板方法来实现。

原理

AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是基于 CLH 锁 （Craig, Landin, and Hagersten locks）进一步优化实现的。

CLH 锁 对自旋锁进行了改进，是基于单链表的自旋锁。在多线程场景下，会将请求获取锁的线程组织成一个单向队列，每个等待的线程会通过自旋访问前一个线程节点的状态，前一个节点释放锁之后，当前节点才可以获取锁。

AQS 中使用的 等待队列 是 CLH 锁队列的变体（接下来简称为 CLH 变体队列）。

AQS 的 CLH 变体队列是一个双向队列，会暂时获取不到锁的线程将被加入到该队列中，CLH 变体队列和原本的 CLH 锁队列的区别主要有两点：

由自旋优化为 自旋 + 阻塞 ：自旋操作的性能很高，但大量的自旋操作比较占用 CPU 资源，因此在 CLH 变体队列中会先通过自旋尝试获取锁，如果失败再进行阻塞等待。
由 单向队列 优化为 双向队列 ：在 CLH 变体队列中，会对等待的线程进行阻塞操作，当队列前边的线程释放锁之后，需要对后边的线程进行唤醒，因此增加了 next 指针，成为了双向队列。

AQS 将每条请求共享资源的线程封装成一个 CLH 变体队列的一个结点（Node）来实现锁的分配。在 CLH 变体队列中，一个节点表示一个线程，它保存着线程的引用（thread）、当前节点在队列中的状态（waitStatus）、前驱节点（prev）、后继节点（next）。

AQS 使用 int 成员变量 state 表示同步状态，通过内置的 线程等待队列 来完成获取资源线程的排队工作。

state 变量由 volatile 修饰，用于展示当前临界资源的获锁情况。

// 共享变量，使用volatile修饰保证线程可见性
private volatile int state;

以 ReentrantLock 为例，state 初始值为 0，表示未锁定状态。A 线程 lock() 时，会调用 tryAcquire() 独占该锁并将 state+1 。此后，其他线程再 tryAcquire() 时就会失败，直到 A 线程 unlock() 到 state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A 线程自己是可以重复获取此锁的（state 会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多少次，这样才能保证 state 是能回到零态的。

再以 CountDownLatch 以例，任务分为 N 个子线程去执行，state 也初始化为 N（注意 N 要与线程个数一致）。这 N 个子线程是并行执行的，每个子线程执行完后countDown() 一次，state 会 CAS(Compare and Swap) 减 1。等到所有子线程都执行完后(即 state=0 )，会 unpark() 主调用线程，然后主调用线程就会从 await() 函数返回，继续后续动作。

CountDownLatch 的作用就是允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。例如：我们要读取处理 6 个文件，这 6 个任务都是没有执行顺序依赖的任务，但是我们需要返回给用户的时候将这几个文件的处理的结果进行统计整理，就可以使用CountDownLatch 开启6个线程，每个线程完成时将count减1，当count为0时，表示完成多个文件的读取，可以继续往下进行其他任务。